【chery-pick】新增一个融合算子:fused_feedforward (#3999)

docs/api/paddle/incubate/nn/functional/fused_feedforward_cn.rst

@@ -0,0 +1,59 @@
+.. _cn_api_incubate_nn_functional_fused_feedforward:
+
+fused_feedforward
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.incubate.nn.functional.fused_feedforward(x, linear1_weight, linear2_weight, linear1_bias=None, linear2_bias=None, ln1_scale=None, ln1_bias=None, ln2_scale=None, ln2_bias=None, dropout1_rate=0.5, dropout2_rate=0.5,activation="relu", ln1_epsilon=1e-5, ln2_epsilon=1e-5, pre_layer_norm=False, name=None):
+
+这是一个融合算子，该算子是对transformer模型中feed forward层的多个算子进行融合，该算子只支持在GPU下运行，该算子与如下伪代码表达一样的功能：
+
+.. code-block:: ipython
+
+    residual = src;
+    if pre_layer_norm:
+        src = layer_norm(src)
+    src = linear(dropout(activation(dropout(linear(src)))))
+    if not pre_layer_norm:
+        src = layer_norm(out)
+
+参数
+:::::::::
+    - **x** (Tensor) - 输入Tensor，数据类型支持float16， float32 和float64, 输入的形状是`[batch_size, sequence_length, d_model]`。
+    - **linear1_weight** (Tensor) - 第一个linear算子的权重数据，数据类型与`x`一样，形状是`[d_model, dim_feedforward]`。
+    - **linear2_weight** (Tensor) - 第二个linear算子的权重数据，数据类型与`x`一样，形状是`[dim_feedforward, d_model]`。
+    - **linear1_bias** (Tensor, 可选) - 第一个linear算子的偏置数据，数据类型与`x`一样，形状是`[dim_feedforward]`。默认值为None。
+    - **linear2_bias** (Tensor, 可选) - 第二个linear算子的偏置数据，数据类型与`x`一样，形状是`[d_model]`。默认值为None。
+    - **ln1_scale** (Tensor, 可选) - 第一个layer_norm算子的权重数据，数据类型可以是float32或者float64，形状和`x`一样。默认值为None。
+    - **ln1_bias** (Tensor, 可选) - 第一个layer_norm算子的偏置数据，数据类型和`ln1_scale`一样， 形状是`[d_model]`。默认值为None。
+    - **ln2_scale** (Tensor, 可选) - 第二个layer_norm算子的权重数据，数据类型可以是float32或者float64，形状和`x`一样。默认值为None。
+    - **ln2_bias** (Tensor, 可选) - 第二个layer_norm算子的偏置数据，数据类型和`ln2_scale`一样， 形状是`[d\_model]`。默认值为None。
+    - **dropout1_rate** (float, 可选) - 第一个dropout算子置零的概率。默认是0.5。
+    - **dropout2_rate** (float, 可选) - 第二个dropout算子置零的概率。默认是0.5。
+    - **activation** (string, 可选) - 激活函数。默认值是relu。
+    - **ln1_epsilon** (float, 可选) - 一个很小的浮点数，被第一个layer_norm算子加到分母，避免出现除零的情况。默认值是1e-5。
+    - **ln2_epsilon** (float, 可选) - 一个很小的浮点数，被第二个layer_norm算子加到分母，避免出现除零的情况。默认值是1e-5。
+    - **pre_layer_norm** (bool, 可选) - 在预处理阶段加上layer_norm，或者在后处理阶段加上layer_norm。默认值是False。
+    - **name** (string, 可选) – fused_feedforward的名称, 默认值为None。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
+
+返回
+:::::::::
+    - Tensor, 输出Tensor，数据类型与`x`一样。
+
+代码示例
+::::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    # required: gpu
+    import paddle
+    import numpy as np
+    x_data = np.random.random((1, 8, 8)).astype("float32")
+    linear1_weight_data = np.random.random((8, 8)).astype("float32")
+    linear2_weight_data = np.random.random((8, 8)).astype("float32")
+    x = paddle.to_tensor(x_data)
+    linear1_weight = paddle.to_tensor(linear1_weight_data)
+    linear2_weight = paddle.to_tensor(linear2_weight_data)
+    out = paddle.incubate.nn.functional.fused_feedforward(x, linear1_weight, linear2_weight)
+    print(out.numpy().shape)
+    # (1, 8, 8)
+